arXiv 提出可微扩散条件化 D2C 用于物理约束优化
原文标题：End-to-End Differentiable Diffusion Conditioning for Physics-Informed Optimization
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论文提出可微扩散条件化（D2C），利用确定性采样使反向去噪链对条件信号可微，从而把冻结的条件扩散模型变成端到端梯度优化器。方法在惯性约束聚变激光脉冲优化、数据中心负载调度及四个 Design-Bench 任务上验证，两项真实任务取得最佳结果，Design-Bench 平均排名第一。
- 问题
- 离线模型优化在昂贵评估与复杂物理约束下易保守或过度利用代理模型。
- 方法
- 利用确定性采样使反向去噪链对条件可微，把冻结的条件扩散模型变成端到端梯度优化器，回传代理目标与物理惩罚。
- 结果
- 两个真实任务（惯性约束聚变激光脉冲、数据中心负载调度）取得最佳，Design-Bench 四项平均排名第一。
- 影响
- 无需在线评估即可用扩散模型做高维物理设计优化，可直接用于仿真昂贵的设计调参场景。
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